Dify智能体Agentic-Workflow 翻译工具

🔄 吴恩达 Agentic-Workflow 翻译工具

该工作流是一个基于吴恩达（Andrew Ng）提出的“Agentic Workflow”（代理式工作流）理念构建的高级翻译工具。它的核心思想不是一次性完成翻译，而是通过一个“翻译 → 反思 → 改进”的链式流程，让AI对初版译文进行批判性审视和修正，从而产出质量更高的翻译结果。

第一阶段：生成初版译文 (Draft Translation)

• 开始 (Start): 工作流从用户处获取四个输入参数：
  • source_lang: 待翻译文本的源语言。
  • source_text: 待翻译的具体文本内容。
  • target_lang: 目标翻译语言。
  • country: 一个可选参数，用于指定目标语言地区特有的口语风格（例如，目标语言为英语时，指定国家为澳大利亚）。
• TRANSLATION (LLM): 第一个大语言模型（LLM）节点接收到文本后，进行一次直接、快速的初步翻译，生成一份“直译稿”。

第二阶段：专家审阅与反思 (Expert Critique)

• COUNTRY IS NULL (If/Else): 这是一个条件判断节点，它会检查用户是否输入了country参数，并根据结果将工作流引向两个不同的“专家审阅”分支。
  • 分支 A (未指定国家):
    • EXPERT_SUGGESTIONS (LLM): 如果用户未指定国家，则此LLM会扮演一名语言专家的角色。它会对比原文和直译稿，从准确性、流畅性、风格和术语四个方面，给出一份详尽的、建设性的批评和修改建议列表。
  • 分支 B (已指定国家):
    • EXPERT_SUGGESTIONS_WITH_COUNTRY (LLM): 如果用户指定了国家，此LLM除了执行与分支A相同的审阅任务外，还会额外被要求确保最终的翻译风格和语调“匹配在指定国家/地区口语中使用的风格”。

第三阶段：汇总修改建议 (Consolidate Suggestions)

• SUGGESTIONS (变量聚合器): 这是一个非常关键的节点。无论工作流走了哪个审阅分支，它都会将该分支产出的“修改建议”收集到一个统一的变量中。这确保了后续步骤总能从同一个地方获取审阅意见，简化了流程。

第四阶段：最终润色与输出 (Final Revision)

• IMPORVE_TRANSLATE (LLM): 这是工作流的最后一步。此LLM节点扮演“最终编辑”的角色，它会同时接收原文、直译稿和专家修改建议这三份信息。它的任务是综合所有信息，对直译稿进行吸收了专家建议的精修润色，产出最终的、高质量的译文。
• 结束 (End): 将“最终编辑”产出的完美译文作为结果输出给用户。

主要特点

• Agentic Workflow 核心理念: 完美复现了“反思”（Reflection）机制，通过让AI审视并批判自己的初稿来显著提升最终结果的质量。
• 三步精炼流程: 采用了“翻译 → 审阅 → 润色”的清晰流水线，将复杂的翻译任务分解为三个专注度更高的子任务，由不同的AI“角色”协同完成。
• 地域化风格适应: 包含可选的逻辑分支，能够根据用户指定的国家来调整译文的口语风格，使其更加地道和本土化。
• 严谨的流程设计: 通过If/Else节点和变量聚合器的组合，优雅地处理了可选参数，保证了工作流的健壮性和灵活性。

重要提示

• 该工作流配置为使用 deepseek-chat 模型，因此需要确保Dify环境中已正确配置并接入了相应的模型服务。
• 相比于单次调用的翻译，这种多步骤的 Agentic Workflow 会消耗更多的Token（至少三次LLM调用），并需要更长的处理时间，体现了在“质量”与“成本/速度”之间的权衡。
• 其中一个节点存在拼写错误（IMPORVE_TRANSLATE），但这不影响工作流的正常运行。